三维重建——RGBD生成点云

最新推荐文章于 2025-05-26 23:13:34 发布
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三维重建——RGBD生成点云

1.安装open3d

pip install open3d

2.三维重建代码
公式：
( u , v ) 是像素坐标系 , ( X c , Y c ) 是相机坐标系 (u,v)是像素坐标系,(X_c,Y_c)是相机坐标系 (u,v)是像素坐标系,(Xc​,Yc​)是相机坐标系
Z c [ u v 1 ] = [ k x u 0 k y v 0 1 ] [ X c Y c Z c ] Z_c\begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} k_x & & u_0 \\ & k_y & v_0 \\ & & 1 \end{bmatrix}\begin{bmatrix} X_c \\ Y_c \\ Z_c \end{bmatrix} Z

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Open3D：如何使用RGBD图像集成实现三维重建？
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本文介绍了使用Open3D实现RGBD图像集成的方法，包括导入RGBD图像、创建点云、选择合适的RGBD图像、RGBD图像集成和可视化结果。通过本文的学习，读者可以了解到如何使用Open3D进行三维重建，并掌握RGBD图像集成的基本方法。RGBD图像集成需要将多个RGBD图像融合在一起生成整个场景的三维模型。在选择RGBD图像时，我们需要考虑场景的复杂度、每个图像的视角、图像之间的重叠度等因素。至此，我们成功地使用Open3D实现了RGBD图像集成，并生成了整个场景的三维模型。
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本篇记录Python将RGBD图像转点云的方法。
用RGB图像和深度图去生成一个点云图像
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从RGB-D生成点云
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RGB图像+Depth图像生成点云数据 import os os.environ['NUMEXPR_MAX_THREADS'] = '48' import open3d as o3d import cv2 import numpy as np s_depth = cv2.imread("./depth.png", -1) s_color = cv2.imread("./rgb.png") def depth2pc(depth_img, rgb_img): # 相机内参 cam_fx =
基于PCL实现RGB-D图像转换为点云
爱哭鬼
09-02 501
RGB 和 depth图已经对齐了，也就是 depth 图中某个位置的深度值在 RGB图中同样的位置处就是它对应的颜色。注意：OpenCV里 RGB 图像里存储颜色顺序为BGR，所以从 RGB中获取颜色时顺序也是 BGR而不是RGB。
Python 基于深度图、RGB图生成RGBD点云数据
weixin_43896283的博客
05-27 1030
RGBD点云：是一种包含颜色和深度信息的点云数据。RGB代表红、绿、蓝三原色，表示点云中每个点的颜色信息；D代表深度，表示点云中每个点的相对于相机的距离信息。通过结合颜色和深度信息，RGBD点云可以提供更丰富的场景信息，对于目标识别、场景重建等计算机视觉任务具有重要作用。
Open3D实现深度图像与彩色图像的RGBD生成及点云处理
.
07-31 960
在本文中，我们将介绍如何使用Open3D来实现深度图像与彩色图像的RGBD生成，并进行点云处理。总结起来，本文介绍了如何使用Open3D实现深度图像与彩色图像的RGBD生成，并进行了点云的处理。通过Open3D提供的丰富功能，我们可以更加方便地进行三维数据处理和可视化，为相关应用提供有力的支持。首先，我们需要准备一个深度图像和一个对应的彩色图像。接下来，我们使用Open3D读取深度图像和彩色图像，并将其转换为Open3D中的数据结构。接下来，我们将创建一个RGBD图像，将深度图像和彩色图像结合起来。
RGB图片生成对应点云图
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将图片生成为对应的点云图片，需要RGB图片，RGB图的深度信息
RGBD 三维重建 论文
11-07
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用MATLAB实现激光雷达的三维点云的重建。
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点云的三维重建代码，有模型，有样例，可以直接载入自己的三维点云数据进行测试
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点云数据中的点没有特定的顺序，每个点独立存在。
Open3D深度图像与彩色图像生成RGBD/点云——用法总结
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其中，深度图像和彩色图像是Open3D中常见的数据类型之一。综上所述，通过Open3D提供的函数，我们可以方便地将深度图像和彩色图像合并为RGBD图像或点云，并进一步用于后续的三维数据处理和分析。其中，第一个参数为彩色图像，第二个参数为深度图像，第三个参数表示是否将彩色信息转化为灰度值（True则转化，False则不转化）。其中，第一个参数为RGBD图像，第二个参数为相机的内参矩阵，第三个参数为相机的外参矩阵。函数时，需要确保深度图像和彩色图像的尺寸相同，并且相机内参和外参需要与深度图像和彩色图像相匹配。
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下面先来跑通重建代码，然后对代码进行解释, 这里以TUM的rgbd_dataset_freiburg3_long_office_household数据集为例，使用前600帧图像进行重建，重建结果如下：本专栏地址：本文章地址：『OPEN3D』1.12 RGBD三维重建-优快云博客。
升读相机点云三维重建
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### 使用深度相机进行点云三维重建的方法 #### 准备工作 在开始之前，需准备一台支持RGB-D功能的深度相机设备，如微软Kinect或ASUS Xtion。这些设备能提供彩色图像以及对应的深度图信息[^3]。 #### 数据采集 启动深度摄像机后，在不同的位置和角度下捕捉目标对象的一系列图片序列。每一对彩色-深度图像都包含了从特定视角观察到的空间几何关系描述。确保相邻两帧间存在足够的重叠区域以便后续处理阶段使用[^2]。 #### 预处理 对获取的数据集执行初步清理操作，去除噪声点、填补缺失值等预处理措施来提高数据质量。这一步骤有助于改善最终生成模型的质量并减少不必要的计算开销[^1]。 #### 图像配准 采用ICP (Iterative Closest Point) 或者其他先进的点云配准算法实现多视图间的精确对齐。此过程涉及寻找最佳刚体变换——即平移向量与旋转矩阵组合——使得来自不同视角下的点尽可能紧密贴合在一起形成完整的形状表示形式。该环节直接决定了整个系统的效率及输出成果的好坏程度。 #### 融合成整体模型 一旦所有单独捕获的部分都被成功注册到了同一个坐标框架内，则可以通过融合策略把这些片段整合成一个连贯的整体表面网格结构。常用的技术手段包括泊松曲面重构法(Poisson Surface Reconstruction)，它可以根据输入点的位置分布情况构建出封闭且光滑的目标实体外形轮廓。 ```python import open3d as o3d def integrate_point_clouds(pcd_list, intrinsic_matrix, extrinsic_matrices): volume = o3d.pipelines.integration.ScalableTSDFVolume( voxel_length=0.04, sdf_trunc=0.08, color_type=o3d.pipelines.integration.TSDFVolumeColorType.RGB8) for i in range(len(pcd_list)): pcd = pcd_list[i] T = extrinsic_matrices[i] # Integrate the RGBD frame into the TSDF volume. volume.integrate( pcd, o3d.camera.PinholeCameraIntrinsic(intrinsic_matrix), np.linalg.inv(T)) mesh = volume.extract_triangle_mesh() return mesh ```
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